UniHDSA: A Unified Relation Prediction Approach for Hierarchical Document Structure Analysis
作者: Jiawei Wang, Kai Hu, Qiang Huo
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-20 (更新: 2025-03-26)
备注: Accepted by Pattern Recognition. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.11757
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
UniHDSA：一种统一的关系预测方法，用于分层文档结构分析
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文档结构分析 分层文档结构分析 关系预测 Transformer 多模态学习
📋 核心要点
- 现有HDSA方法通常孤立地解决子任务或采用多分支/模块的复杂框架，缺乏统一性。
- UniHDSA将HDSA的各种子任务统一建模为关系预测问题，并整合标签空间，实现单模块多任务处理。
- 实验表明，UniHDSA在Comp-HRDoc上达到SOTA，在DocLayNet上表现出竞争力，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
文档结构分析，又称文档布局分析，对于理解文档的物理布局和逻辑结构至关重要，服务于信息检索、文档摘要、知识提取等领域。分层文档结构分析（HDSA）专门旨在恢复使用具有分层模式的创作软件创建的文档的分层结构。以往的研究主要遵循两种方法：一种侧重于孤立地解决HDSA的特定子任务，例如表格检测或阅读顺序预测；另一种采用统一的框架，该框架使用多个分支或模块，每个分支或模块都旨在解决不同的任务。在这项工作中，我们提出了一种用于HDSA的统一关系预测方法，称为UniHDSA，该方法将各种HDSA子任务视为关系预测问题，并将关系预测标签整合到统一的标签空间中。这使得单个关系预测模块可以同时处理多个任务，无论是在页面级别还是文档级别的结构分析。为了验证UniHDSA的有效性，我们开发了一个基于Transformer架构的多模态端到端系统。大量的实验结果表明，我们的方法在分层文档结构分析基准Comp-HRDoc上实现了最先进的性能，并在大规模文档布局分析数据集DocLayNet上取得了具有竞争力的结果，有效地说明了我们的方法在所有子任务中的优越性。Comp-HRDoc基准和UniHDSA的配置可在https://github.com/microsoft/CompHRDoc公开获取。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决分层文档结构分析（HDSA）中子任务分散和模型复杂的问题。现有方法要么孤立地处理表格检测、阅读顺序预测等子任务，要么采用多分支或多模块的复杂框架，导致模型冗余且难以优化。这些方法未能充分利用不同子任务之间的关联性，限制了整体性能的提升。
核心思路：UniHDSA的核心思路是将HDSA中的各种子任务（如页面级和文档级结构分析）统一建模为关系预测问题。通过将不同任务的关系预测标签整合到一个统一的标签空间中，使得一个单一的关系预测模块可以同时处理多个任务。这种统一的视角简化了模型结构，并允许模型学习不同任务之间的共享知识。
技术框架：UniHDSA采用基于Transformer架构的多模态端到端系统。该系统接收文档图像和文本信息作为输入，通过Transformer编码器提取特征。然后，一个统一的关系预测模块基于提取的特征预测文档元素之间的关系。该模块的输出用于恢复文档的分层结构。整个框架是端到端可训练的，允许模型直接优化HDSA的整体性能。
关键创新：UniHDSA的关键创新在于其统一的关系预测方法。与以往针对特定子任务设计专门模块的方法不同，UniHDSA将所有子任务视为关系预测问题，并使用一个统一的模块来处理它们。这种统一的建模方式简化了模型结构，并允许模型学习不同任务之间的共享知识，从而提高了整体性能。
关键设计：UniHDSA使用Transformer架构作为其核心组件。具体来说，它采用了一个多模态Transformer编码器来提取文档图像和文本信息的特征。关系预测模块可能包含一个分类器，用于预测文档元素之间的关系类型。损失函数的设计需要考虑不同关系类型的平衡，以避免模型偏向于某些关系类型。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能未完全公开，需要参考代码实现或进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
UniHDSA在Comp-HRDoc数据集上取得了state-of-the-art的性能，证明了其在分层文档结构分析方面的优越性。同时，在DocLayNet数据集上取得了具有竞争力的结果，表明其具有良好的泛化能力。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但摘要中明确指出优于现有方法。
🎯 应用场景
UniHDSA在信息检索、文档摘要、知识提取等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动恢复文档的分层结构，从而提高文档理解和处理的效率。例如，在法律文档分析中，UniHDSA可以用于自动识别合同条款之间的关系，从而帮助律师快速理解合同内容。在学术论文分析中，它可以用于自动提取论文的论点和论据之间的关系，从而帮助研究人员快速了解论文的核心思想。
📄 摘要（原文）
Document structure analysis, aka document layout analysis, is crucial for understanding both the physical layout and logical structure of documents, serving information retrieval, document summarization, knowledge extraction, etc. Hierarchical Document Structure Analysis (HDSA) specifically aims to restore the hierarchical structure of documents created using authoring software with hierarchical schemas. Previous research has primarily followed two approaches: one focuses on tackling specific subtasks of HDSA in isolation, such as table detection or reading order prediction, while the other adopts a unified framework that uses multiple branches or modules, each designed to address a distinct task. In this work, we propose a unified relation prediction approach for HDSA, called UniHDSA, which treats various HDSA sub-tasks as relation prediction problems and consolidates relation prediction labels into a unified label space. This allows a single relation prediction module to handle multiple tasks simultaneously, whether at a page-level or document-level structure analysis. To validate the effectiveness of UniHDSA, we develop a multimodal end-to-end system based on Transformer architectures. Extensive experimental results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on a hierarchical document structure analysis benchmark, Comp-HRDoc, and competitive results on a large-scale document layout analysis dataset, DocLayNet, effectively illustrating the superiority of our method across all sub-tasks. The Comp-HRDoc benchmark and UniHDSA's configurations are publicly available at https://github.com/microsoft/CompHRDoc.